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Torchscript Deprecation

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Les mainteneurs répondent en général sous 4 jours

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Évaluation

Difficulté
5/5
Temps estimé
Plus d'une semaine
Accessibilité débutants
25/100
Type d'issue
Refactorisation
Clarté
À clarifier
Activité
À l'abandon
Stack technique
python, pytorch
Domaine
machine-learning

Piste de recherche

Commencez par l’exemple documenté de monai.networks.nets.UNet utilisant torch.export, puis auditez l’utilisation existante de torch.jit dans MONAI. Identifiez les réseaux et les comportements incompatibles, et développez les routines utilitaires, les tests de compatibilité, les adaptations, les tutoriels et la suppression de l’utilisation legacy indiqués. La migration est considérée comme terminée lorsque le périmètre est couvert sans dépendances Torchscript non prises en charge.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

Torchscript is now fully deprecated in Pytorch 2.9. We should investigate converting usage in MONAI of torch.jit over to torch.export. Not all features and behaviours are supported as it is not the same sort of JIT architecture, and torch.compile is not meant for exporting models to a saved format.

Some MONAI models will have no issues with torch.export.export, however it doesn't capture control flow like Torchscript and is more like tracing. Networks without control flow in their forward definitions can be exported currently, eg.:

import torch
from monai.networks.nets import UNet

net = UNet(spatial_dims=2, in_channels=2, out_channels=1, channels=[4, 8, 16], strides=[2, 2])

t1 = torch.rand(3, 2, 16, 16)
t2 = torch.rand(5, 2, 32, 32)

print(net(t1).shape, net(t2).shape)  # expected shapes

D = torch.export.Dim.DYNAMIC
S = torch.export.Dim.STATIC
enet = torch.export.export(net, args=(t1,), dynamic_shapes=((D, S, D, D),))
torch.export.save(enet, "out.pt2")
enet1 = torch.export.load("out.pt2")

net1 = enet1.module()
print(net1(t1).shape, net1(t2).shape) # same as expected shapes

Work is needed to develop:

  • Helper routines to help export then import networks in regular use.
  • Helper routines and tests to ensure compatibility.
  • Adaptation of existing code to overcome any compatibility issues.
  • Tutorials on this new usage and how to design compatible networks.
  • Removal of legacy Torchscript usage wherever present, especially when its removal from Pytorch is imminent.
Langage dominant
Python
Étoiles
8.7k
Forks
1.6k
Merge moyen
5 j 20 h
PR mergées (30 j)
12

Préparer son environnement

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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